在日常生活中,排队现象非常常见,例如在超市收银台前排队结账、拨打电话等待接通、医院排队挂号、检测、治疗等等.排队论,旨在结合随机模型和概率理论研究一系列排队系统中重要性能指标,例如等待时间、队列长度、延迟的概率等等,因此又称为随机服务系统.这些指标可以帮助系统管理者做出更优的运营决策.除了到达过程和服务时间的随机性外,另一个可能影响系统性能的重要因素来自排队主体—顾客的策略行为.考虑顾客行为的排队模型被称为“排队经济学模型”,其中顾客根据掌握的信息作出理性决策,目的是最大化其自身的收益.顾客的决策通常包括是否加入服务系统以及购买服务优先权等等.考虑到顾客的策略行为,系统管理者选择适当的服务规则和系统参数以提高自身利润.由于所有参与者都是利己的,因此顾客之间或顾客与系统管理者之间均存在非合作博弈.本文主要基于不同的应用背景（通信系统、话务中心、网络服务平台、医疗系统）,建立相应的排队模型并关注顾客的均衡进队策略和随机服务系统的最优设计.首先,为了探究通信网络系统中不利因素（负顾客）的影响,本文研究了一个带有负顾客干扰的排队服务系统,其中负顾客在到达系统时破坏服务台并移除寻求服务的顾客（正顾客）.与传统排队系统不同,本文假设正顾客是策略型的,他们在到达系统时决定是否加入系统寻求服务.当系统对正顾客采取两种信息披露策略（队长可见和不可见）时,本文研究了每种信息水平下正顾客的均衡、系统管理者最优、社会管理者最优的进队策略,并且得到了三种进队策略的顺序.本文一个有趣的发现是:在不披露队长信息的情况下,负顾客到达率较小时提升该到达率反而可以增加顾客的进队意愿和提升社会收益.其次,为了进一步研究带有服务台休假的排队系统,本文考虑了一个伯努利休假排队模型及其在话务中心的应用.在该系统下,顾客（呼入的电话）由于没有实体的队列,当被阻塞时（到达时没有立马占据服务台）,需要加入到虚拟的重试空间随后不断尝试直到得到服务.因此本文建立了带有伯努利休假机制的常数重试排队系统,其中系统管理者选择对顾客披露或者隐藏服务台的状态信息,但是告知顾客队长信息.每个被阻塞的顾客决定是否加入系统寻求服务,目标是最大化自身收益.本文得到了两种信息水平下系统的稳态分布和顾客的均衡进队策略;比较了顾客在不同信息水平下进队的阈值大小.随后,在网络服务系统中,为了吸引更多的顾客加入系统,管理者往往向新顾客提供免费的试用（例如,迅雷和亚马逊平台等）,基于这个应用,本文建立一个新的排队模型.该排队模型便于我们进一步刻画顾客在系统中的策略行为以及在以下两种情况中研究系统和社会管理者的最优定价策略:服务资源是外生的和内生的.而新顾客顾客仅通过体验,在估计系统参数的时候会有一定的不准确性（有限理性）.本文首先采用博弈理论的方法确定顾客的均衡,然后基于该结果为系统和社会管理者解决优化问题.本文的分析得到一个有趣的发现,与传统结果相反,系统管理者的最优收入随着顾客变得越来越不理性反而下降.最后,为了提高医疗及相关大型排队系统的性能分析,本文研究了一个新型排队模型:其中顾客的等待时间和服务时间具有正相关性.这样的假设具有实际意义:例如在医疗系统中,延误通常会导致患者健康状况更糟糕,这反过来会导致需要更长的治疗时间.而在传统的排队系统中,服务时间通常被认为是外生的（与等待时间无关）.由于传统方法得不到该系统的解,本文采用流模型方法去近似分析原系统.这个方法已经被证明是有效的,特别是对于大型系统（到达率和服务台数量很大时）.为了分析流模型,首先为相关的系统建立动态方程,并设计出以几何速度收敛的高效算法.流模型方法的有效性通过以下两点确保:（i）高负载下弱大数定律（WLLN）极限定理表明,随着系统规模的增加,原系统性能函数收敛到其对应流模型的性能函数,以及（ii）通过仿真模拟进一步确认其渐近准确性.此外,本文还给出使得顾客的稳态延迟达到一定目标值的服务台配备水平.